面向智能停车场的车牌识别技术研究

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1、学校代码：10385分类号：研究生学号：1201414029密级：面向智能停车场的车牌识别技术研究ResearchontheTechnologyofLicensePlateRecognitionforIntelligentParking作者姓名：黄华明指导教师：王靖副教授实际单位导师：专业学位类别：工程硕士专业学位领域：计算机技术工程领域研究方向：图像处理、模式识别所在学院：计算机科学与技术学院论文提交日期：二〇一五年十二月一日摘要摘要车牌识别技术作为智能交通管理的核心技术，已广泛应用于道路交通管理、智能停车场出入口等领域，大大提高了车辆管理

2、效率，实现车辆的科学化和智能化管理，有着广泛的应用前景。本文开发了智能停车场管理系统，重点研究了车牌自动识别技术，提出对车牌图像进行超分辨率重建以提高车牌图像质量，借鉴前人的车牌定位方法和字符分割方法进行车牌定位和字符分割，提出一种改进的模板匹配字符识别方法，并用Matlab进行仿真实验，最后进行系统测试和结果分析。主要研究内容包括:（1）采集到的车牌图像质量好坏影响着车牌定位和识别效果。本文分析和比较了各种超分辨率图像重建方法，选择了凸集投影超分辨率图像重建方法，研究其理论基础和算法实现步骤。实验结果表明，重建后的车牌图像，分辨率明显提高，

3、图像质量更高。（2）分析和比较了现有的各种车牌定位方法，本文借鉴和参考前人的基于形态学的灰度化图像车牌定位方法；分析和比较了现有的字符分割方法的优缺点，借鉴和参考前人的基于投影法和连通元特征结合的字符分割方法。利用Matlab进行车牌定位和字符分割的仿真实验。（3）综合分析和比较了现有各种字符识别方法，对传统模板匹配字符识别方法进行算法改进，先根据字符特征进行字符粗分类，再进行模板匹配，实验表明该方法对于相似字符的识别效果好。（4）开发智能停车场管理系统，对本文介绍的车牌识别技术进行测试。仿真实验结果发现，超分辨重建可以提高图像分辨率和图像质

4、量，最终提高系统准确率，采用本文改进的模板匹配字符识别算法，汉字识别准确率为91.71%，数字和字母识别准确率为95.29%，系统整体测试的识别准确率为90.76%。实验数据表明，本文介绍的车牌识别方法准确率较高，复杂环境下表现好，具有较好的实用性。I华侨大学硕士学位论文关键词：车牌识别超分辨率图像重建车牌定位字符分割字符识别IIAbstractAbstractAsthecoretechnologyofintelligenttrafficmanagement,thelicenseplaterecognitionhasbeenwidelyuse

5、dinthefieldofroadtrafficmanagement,intelligentparkentrance,parkingfees,etc..Licenseplaterecognitionimprovestheefficiencyofvehiclemanagement,scientificandintelligentmanagement,andithasawiderangeofapplicationsprospects.Inthispaper,theintelligentparkingmanagementsystemisdevelo

6、ped,whichfocusesontheautomaticrecognitiontechnologyofthelicenseplate,andproposesasuperresolutionreconstructionalgorithmtoimprovethequalityofthelicenseplate.Themainresearchcontentsinclude:Firstly,thequalityoftheimagequalityofthecollectedimageistheinfluenceofthelicenseplatelo

7、cationandrecognitionresults.Thispaperanalysisandcomparedavarietyofsuper-resolutionimagereconstructionmethod,projectionontoconvexsets(POCS)super-resolutionimagereconstructionmethod,andthetheoreticalbasisofthereconstructionprocessresearch.Theexperimentalresultsshowthattheimag

8、eofthelicenseplateisimproved,theimagequalityishigher,andtheaccuracyofthelicensepla